Multiresolution image segmentation based on camporend random fields: Application to image coding

dc.contributor
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions
dc.contributor.author
Marqués Acosta, Fernando
dc.date.accessioned
2011-04-12T15:27:15Z
dc.date.available
2008-03-17
dc.date.issued
1992-11-22
dc.date.submitted
2008-02-22
dc.identifier.isbn
9788469133927
dc.identifier.uri
http://www.tdx.cat/TDX-0222108-105504
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/6910
dc.description.abstract
La segmentación de imágenes es una técnica que tiene como finalidad dividir una imagen en un conjunto de regiones, asignando a cada objeto en la escena una o varias regiones. Para obtener una segmentación correcta, cada una de las regiones debe cumplir con un criterio de homogeneidad impuesto a priori. Cuando se fija un criterio de homogeneidad, lo que implícitamente se esta haciendo es asumir un modelo matemático que caracteriza las regiones.<br/><br/>En esta tesis se introduce un nuevo tipo de modelo denominado modelo jerárquico, ya que tiene dos niveles diferentes sobrepuestos uno sobre el otro. El nivel inferior (o subyacente) modela la posición que ocupa cada una de las regiones dentro de la imagen; mientras que, por su parte, el nivel superior (u observable) esta compuesto por un conjunto de submodelos independientes (un submodelo por región) que caracterizan el comportamiento del interior de las regiones. Para el primero se usa un campo aleatorio Markoviano de orden dos que modelara los contornos de las regiones, mientras que para el segundo nivel se usa un modelo Gausiano.<br/><br/> En el trabajo se estudian los mejores potenciales que deben asignarse a los tipos de agrupaciones que permiten definir los contornos. Con todo ello la segmentación se realiza buscando la partición más probable (criterio MAP) para una realización concreta (imagen observable).<br/><br/>El proceso de búsqueda de la partición optima para imágenes del tamaño habitual seria prácticamente inviable desde un punto de vista de tiempo de cálculo. Para que se pueda realizar debe partirse de una estimación inicial suficientemente buena y de una algoritmo rápido de mejora como es una búsqueda local. Para ello se introduce la técnica de segmentación piramidal (multirresolucion). La pirámide se genera con filtrado Gausiano y diezmado. En el nivel mas alto de la pirámide, al tener pocos píxels, si que se puede encontrar la partición óptima.
spa
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat Politècnica de Catalunya
dc.rights.license
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dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
image coding
dc.subject
contour coding
dc.subject
mathematic morphology
dc.subject
image segmentation
dc.subject
chain code
dc.subject
markov random fields
dc.title
Multiresolution image segmentation based on camporend random fields: Application to image coding
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
621.3
cat
dc.contributor.director
Gasull Llampallas, Antoni
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.dl
B.26662-2008


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